【摘 要】
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针对滚动轴承中存在数据样本量大、非平稳信号波动复杂等问题,提出基于流形学习和M-KH-SVR(Multivariable-Krill Herd-Support Vector Regression)的滚动轴承衰退预测方法。
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51575143),黑龙江省自然科学基金资助项目(E2018046)
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针对滚动轴承中存在数据样本量大、非平稳信号波动复杂等问题,提出基于流形学习和M-KH-SVR(Multivariable-Krill Herd-Support Vector Regression)的滚动轴承衰退预测方法。该方法首先提取了滚动轴承的时域和频域特征,组成初始特征向量;然后利用相关度量系数(Multiple Correlation Coefficient,MCC)对初始特征进行筛选,得到相关程度较高的特征向量集,并通过局部线性嵌入(Locally Linear Embedding,LLE)方法进
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